CN115008441B 一种六自由度并联平台的结构参数优化方法及系统 （重庆大学）

一种六自由度并联平台的结构参数优化方本发明公开了一种六自由度并联平台的结确定所述六自由度并联平台的目标评价函数以价函数对应的初始代理模型以及每一所述约束定符合实际需求的六自由度并联平台的结构参2确定六自由度并联平台待优化的结构参数以及每一所述结构参确定所述六自由度并联平台的目标评价函数以及所述目标评价函数对应的约束条件集合；所述目标评价函数为以所述六自由度并联平台的工作空间最大化为目标的评价函结合初始数据集，确定所述目标评价函数对应的初始代理对各所述初始代理模型进行迭代优化，确定满足六自由度并联平台述确定六自由度并联平台待优化的结构参数以及每一所述结构参数的取值范围，具体包基于所述结构参数模型、所述正解和所述逆解，确定六自由度并联平述目标评价函数以及所述目标评价函数对应的约束条s.t.g1imin3l<θ<θui第i个支杆所在向量以及第i个上球铰对应的运动包络锥轴线所在向量在模型坐标系OM中基于N组所述初始结构参数、每组所述初始结构参数对应的所述目标评价函数的度量值以及所述约束条件的约束违反量构建初始根据初始数据集分别建立从结构参数到工作空间大小的初始代理模型以及从结构参结合优化算法，各所述初始代理模型以及可行性约束结构参数信息确定模块，用于确定六自由度并联平杆的一端通过上球铰与所述动平台相连，所述连杆的另一端通过下球铰与所述滑块相连，4联平台的工作空间最大化为目标的评价函数；所述目标评价函数的变量为立方体的边长；所述立方体为所述工作空间所能包含的最大立方体；所述约束条件集合包括多个约束条初始代理模型确定模块，用于结合初始数据集，确迭代优化模块，用于对各所述初始代理模型进行迭代优化，确定满足六述目标评价函数以及所述目标评价函数对应的约束条s.t.g1iminl<θ<θui第i个支杆所在向量以及第i个上球铰对应的运动包络锥轴线所在向量在模型坐标系OM中l5N组初始结构参数确定单元，用于结合初始数据集，利用拉丁超立方采样数对应的所述目标评价函数的度量值以及所述约束所述目标评价函数的度量值以及所述约束条件的约束违反量构建初始数初始代理模型确定单元，用于根据初始数据集分别建初始代理模型为从结构参数到约束违反量的初始10.根据权利要求6所述的一种六自由度并联平台的结构参数优化系统，其特征在于，迭代优化单元，用于结合优化算法，各所述初始代理模型以及可行6六条独立驱动且并行连接的相同运动链及动平台、静平台组成，典型的有构型为6-UPS的[0008]确定所述六自由度并联平台的目标评价函数以及所述目标评价函数对应的约束7的最大立方体边长l作为优化过程中目标函数的度量，避免了计算真实不规则工作空间体[0021]图3为本发明结合初始代理模型，利用差分进化算法执行的迭代搜索的流程示意8[0031]鉴于此，本发明的目的是提供一种六自由度并联平台的结构参数优化方法及系智能优化算法中的目标函数。由于初始代理模型的计算耗时远远低于原始真实目标函数，[0032]此外，本发明利用工作空间所能包含的最大立方体来近[0035]步骤101：确定六自由度并联平台待优化的结构参数以及每一所述结构参数的取9bbb0zrbbb是下球较球心到斜导轨面的距离。db是相邻两下球饺球心运动轨线之间的距[0044]这12个结构参数不是线性独立的，比如lr这个结构参数可由其他结构参数表达。bbb0)就是需要优化的结构参数。[0045]步骤102：确定所述六自由度并联平台的目标评价函数以及所述目标评价函数对[0051]当六自由度并联平台按照设定要求进行轨迹运动过程中(如六个自由度中每个自vmaxamax别为第i个支杆所在向量以及第i个上球铰对应的运动包络锥轴线所在向量在模型坐标系OM中的表达，分别为第i个支杆所在向量以及第i个下球铰对应的运动包络锥轴[0061]当六自由度并联平台的雅可比矩阵J(雅可比矩阵是在正逆解分析过程中得到的)束，其计算是通过Solidworks模态分析得出，要求各阶固有频率不低于固有频率最小值fmin；[0071]g10θl<θ<θu；u为分别为相邻两个上球铰的分布圆心角以及相应的上下vmaxamaxfminl<θ<θu[0086]所述步骤103中，建立起从结构参数到各个约束违反度以及结构参数到工作空间[0087]1)结合每一所述结构参数的取值范围，利用拉丁超立方采样产生N组初始结构参0＝aabbb所述目标评价函数的度量值以及所述约束条件的[0089]一个示例：代入recurdyn动力学仿真(用于确定速度，加速度的约束违反量)，solidworks模态分析(用于确定固有频率约束违反量)以及python数值仿真(用于确定工作[0090]3)基于N组所述初始结构参数、每组所述初始结构参数对应的所述目标评价函数[0091]4)根据初始数据集分别建立从结构参数到工作空间大小的初始代理模型以及从束的约束违反量gj1作为输出，训练建立关于第一个约束条件的初始代理模型gs1，依次类[0094]引入代理模型的作用是能够在迭代优化过程中代替真实的目标函数以及约束函[0096]步骤104的本质为：结合优化算法(合适的优化算法即可，不局限于差分进化算结构参数，将λ组子结构参数(对)代入初始代理模型中，得到预测的工作空间大小8a=1,…A以及10个约束的预测违反量g:,ro'r…ga=1,…,A,根据这些预测输出图3所示。[0102]3)将新产生种群的N组结构参数代入仿真模拟中，获得真实的工作空间大小及10jN}。的建立过程和步骤103中的完全一致，只不过训练数据更加丰富，建立的模型预测精度更[0106]图4为本发明结合图2的应用实例，按照本发明所获得工作空图8为本发明结合图2的应用实例，按照本发明所验证的各滑块对应的行程约束满足情况[0108]结构参数信息确定模块100，用于确定六自由度并联平台待优化的结构参数以及[0109]目标评价函数和约束条件集合确定模块200，用于确定所述六自由度并联平台的vmaxamaxfminl<θ<θu分别为第i个支杆所在向量以及第i个上球铰对应的运动包络锥轴线所在向量在模型坐标构参数对应的所述目标评价函数的度量值以及应的所述目标评价函数的度量值以及所述约束条件的约束违反量构建初始应的初始代理模型为从结构参数到约束违反量的初